公开(公告)号：CN108874883A

公开(公告)日：2018-11-23

申请号：CN201810425398.1

申请日：2018-05-07

Applicant: 浙江大学

Inventor： 卜佳俊 ,  于智 ,  宋舒意 ,  王炜 ,  张梦妮 ,  李亮城 ,  谷春斌 ,  章越清

IPC: G06F17/30 ,  G06K9/62

Abstract: 一种基于用户经验偏序关系的网页信息无障碍检测方法，获取步骤如下：第一步，获得检测点通过率矩阵P与用户经验偏序关系矩阵L；第二步，运用机器学习的方式，根据Pn*m与L获取每种检测点的权值w；第三步，根据用户经验偏序关系矩阵P和权值w获取不同网站的无障碍检测得分q。

公开(公告)号：CN108960274A

公开(公告)日：2018-12-07

申请号：CN201810425787.4

申请日：2018-05-07

Applicant: 浙江大学

Inventor： 卜佳俊 ,  于智 ,  章越清 ,  张梦妮 ,  王炜 ,  李亮城 ,  宋舒意 ,  谷春斌

IPC: G06K9/62 ,  G06F17/30

Abstract: 一种针对网页信息无障碍检评估的主动学习方法，步骤如下：第一步，通过主动学习方法选取最有效的网页；第二步，通过评估选择的网页对其进行信息无障碍检测；第三步，运用评估的网页作为训练集来学习预测模型；第四步，预测其余网页的无障碍检测结果。

公开(公告)号：CN108923951B

公开(公告)日：2020-08-04

申请号：CN201810425552.5

申请日：2018-05-07

Applicant: 浙江大学

Inventor： 卜佳俊 ,  于智 ,  李亮城 ,  王炜 ,  张梦妮 ,  宋舒意 ,  谷春斌 ,  章越清

IPC: H04L12/24 ,  H04L12/26 ,  G06F16/958

Abstract: 一种基于众包的网站无障碍检测系统的任务分配方法，包括：第一步，初始化检测点计数器和检测者计数器为0；第二步，从预测代价矩阵Cost(i,j)中获取具有最小值的检测者；第三步，将任务完成矩阵对应数值置为1，并对相应任务计数器及检测者计数器加1，然后对预测代价矩阵数据进行更新，接着跳转第二步，否则执行第四步；第四步，如果对于所有的检测者，其对应检测点计数器大小都为分检测者平均检测点数，更新Cost(i,j)为无穷大；第五步，对于所有的检测点，其对应的检测者计数器数值都为总检测者数，更新Cost(i,j)为无穷大；最后对于所有的检测点，每个检测点对应的检测者计数器都为总检测者数量，则本算法中断，否则进入第二步。

公开(公告)号：CN108923951A

公开(公告)日：2018-11-30

申请号：CN201810425552.5

申请日：2018-05-07

Applicant: 浙江大学

Inventor： 卜佳俊 ,  于智 ,  李亮城 ,  王炜 ,  张梦妮 ,  宋舒意 ,  谷春斌 ,  章越清

IPC: H04L12/24 ,  H04L12/26 ,  G06F17/30

Abstract: 一种基于众包的网站无障碍检测系统的任务分配方法，包括：第一步，初始化检测点计数器和检测者计数器为0；第二步，从预测代价矩阵Cost(i,j)中获取具有最小值的检测者；第三步，将任务完成矩阵对应数值置为1，并对相应任务计数器及检测者计数器加1，然后对预测代价矩阵数据进行更新，接着跳转第二步，否则执行第四步；第四步，如果对于所有的检测者，其对应检测点计数器大小都为分检测者平均检测点数，更新Cost(i,j)为无穷大；第五步，对于所有的检测点，其对应的检测者计数器数值都为总检测者数，更新Cost(i,j)为无穷大；最后对于所有的检测点，每个检测点对应的检测者计数器都为总检测者数量，则本算法中断，否则进入第二步。

公开(公告)号：CN108874883B

公开(公告)日：2021-08-17

申请号：CN201810425398.1

申请日：2018-05-07

Applicant: 浙江大学

Inventor： 卜佳俊 ,  于智 ,  宋舒意 ,  王炜 ,  张梦妮 ,  李亮城 ,  谷春斌 ,  章越清

IPC: G06F16/95 ,  G06K9/62

Abstract: 一种基于用户经验偏序关系的网页信息无障碍检测方法，获取步骤如下：第一步，获得检测点通过率矩阵P与用户经验偏序关系矩阵L；第二步，运用机器学习的方式，根据Pn*m与L获取每种检测点的权值w；第三步，根据用户经验偏序关系矩阵P和权值w获取不同网站的无障碍检测得分q。